Dokumente und Wissen
Suche, Extraktion, Klassifikation und Zusammenfassung mit nachvollziehbaren Quellen und der Möglichkeit, bei unzureichender Evidenz keine Antwort zu geben.
Angewandte KI & Machine Learning
Nützliche KI an realer Arbeit prüfen.
Einen nützlichen KI-/ML-Anwendungsfall anhand einer Vergleichsbasis und repräsentativer Beispiele prüfen. Sie erhalten einen evaluierten Piloten, dokumentierte Fehlerfälle und eine Integrationsentscheidung. Eigenständig neben EAM buchbar.
Für operative Teams, Datenverantwortliche und Umsetzungspartner mit einer definierten Entscheidung oder wiederkehrenden Aufgabe. Ein Pilot schafft die Entscheidungsgrundlage vor einer Produktionsfreigabe.
VergleichsbasisRepräsentativer TestsatzEvaluation und menschliche Prüfung
Tiravera
Eine Aufgabe wählen, deren Ergebnis prüfbar ist.
Muster und Prognosen
Anomalieerkennung, Prognosen oder Priorisierung, wenn Historien und Labels einen aussagekräftigen Vergleich mit einfacheren Verfahren erlauben.
Entscheidungsunterstützung
Vorschläge im operativen Ablauf, mit klaren Freigabepunkten, Verantwortung und einem nutzbaren Ersatzablauf bei unsicheren Ergebnissen oder Ausfällen.
Tiravera
Was der Pilot liefert.
Umfang und Vergleichsbasis
Definierte Aufgabe, Anwender, Datengrenzen, Abnahme- und Stoppkriterien sowie ein manueller oder regelbasierter Vergleichsmaßstab.
Testsatz und Evaluation
Repräsentative normale, schwierige und fehlerhafte Fälle; dokumentierte Leistung, Fehlalarme, übersehene Fälle, Quellenqualität und Fehlerarten. Die Metriken folgen der unterstützten Entscheidung.
Pilot und nächste Entscheidung
Eine abgegrenzte Umsetzung, Regeln zur menschlichen Prüfung, Betriebsgrenzen und eine Empfehlung: integrieren, Daten verbessern, weiter evaluieren oder stoppen. Die Produktivsetzung wird gesondert vereinbart.
Umsetzung
Vom klaren Umfang zum abgenommenen Ergebnis.
Arbeitspaket vereinbaren
Problem, Systeme, Zugänge, Verantwortung, Ergebnisse und Abnahmekriterien festlegen. Aufwand, Zeitrahmen und Konditionen vereinbaren wir vor Arbeitsbeginn.
Diagnostizieren
Repräsentative Datensätze und den aktuellen Ablauf nachvollziehen. Ein Audit liefert Problembild und Prioritäten; erforderliche Umsetzung wird anschließend gesondert abgegrenzt.
Umsetzen und prüfen
Die vereinbarte Änderung oder den Piloten umsetzen. Soll und Ist anhand normaler, schwieriger und fehlerhafter Fälle gemeinsam mit den Anwendern prüfen.
Übergeben und entscheiden
Änderungsprotokoll, Testnachweise, Betriebshinweise und verbleibende Risiken übergeben. Verantwortung und nächsten Schritt festlegen: bereitstellen, härten, integrieren oder stoppen.
Tiravera
Entscheidung und repräsentative Beispiele mitbringen.
Vor dem Piloten
Klären Sie, wer das Ergebnis nutzt, was ein nützliches Resultat bedeutet, welche Quellen zugänglich sind und wer schwierige Fälle beurteilt. Reichen die Daten nicht aus, entstehen zuerst eine Readiness-Entscheidung und ein fokussierter Bereinigungsplan.
Tiravera
Die Arbeit hinter dem Angebot sehen.
Ausgewählte Inhalte von Lukas Paul Streiff: Demonstrationen, technische Erläuterungen und eigene Prototypen.
Prototypen: angewandtes Machine Learning
Lukas' eigene Prototypen untersuchen Muster in Wasserdruckdaten und sichtbare Auffälligkeiten auf Hufbildern. Die Beispiele zeigen mögliche Anwendungsfälle; Kundenpiloten benötigen eine eigene Evaluation.
Prototypen ansehenVorgehen im Schnittstellenengineering
Datenbedeutung, Zeitpunkt, Wiederholungen und nachgelagertes Ergebnis nachvollziehen. Lukas erläutert, warum ein erfolgreicher API-Aufruf nur ein Teil einer zuverlässigen betrieblichen Schnittstelle ist.
Vorgehen lesenDemo: EAM-Inbox konfigurieren
Lukas zeigt, wie KI eine EAM-Konfiguration im Browser unter fachlicher Anleitung ausführt. Ein konkretes Beispiel für die Arbeitsweise der Boutique.
Demo ansehenBringen Sie ein konkretes Problem mit.
Beschreiben Sie den Ablauf, nennen Sie ein Beispiel und das gewünschte Ergebnis. Das erste 20-Minuten-Gespräch ist kostenlos; den Umfang vereinbaren wir vor Beginn der bezahlten Arbeit.